文章目录
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- 安装mysql主从复制
- 安装redis集群
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- 解决上亿条数据的策略
- 三主三从集群
- 主从容错切换迁移
- 主从扩容
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- 新建6387、6388两个节点+新建后启动+查看是否8节点
- 进入6387容器实例内部 `docker exec -it redis-node-7 /bin/bash`
- 将新增的6387节点(空槽号)作为master节点加入原集群 `redis-cli –cluster add-node 自己实际IP地址:6387 自己实际IP地址:6381`
- 检查集群情况 `redis-cli –cluster check 真实ip地址:6381`
- 重新分派槽号 `redis-cli –cluster reshard IP地址:端口号`
- 再次检查集群情况:6387的槽位是由之前三台主机匀过去的
- 为主节点6387分配从节点6388 `redis-cli –cluster add-node ip:新slave端口 ip:新master端口 –cluster-slave –cluster-master-id 新主机节点ID`
- 最后检查6388从机的是否OK
- 主从缩容
安装mysql主从复制
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新建主服务器容器实例3307
docker run -d -p 3307:3306 --privileged=true -v /bk/mysql-master/log:/var/log/mysql -v /bk/mysql-master/data:/var/lib/mysql -v /bk/mysql-master/conf:/etc/mysql/conf.d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=12345678 --name mysql-master mysql:5.7.41-oracle-
配置文件
my.cnf[mysqld] ## 设置server_id，同一局域网中需要唯一 server_id=101 ## 指定不需要同步的数据库名称 binlog-ignore-db=mysql ## 开启二进制日志功能 log-bin=mall-mysql-bin ## 设置二进制日志使用内存大小（事务） binlog_cache_size=1M ## 设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row） binlog_format=mixed ## 二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。 expire_logs_days=7 ## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。 ## 如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致 slave_skip_errors=1062 -
修改完配置后重启master实例
docker restart mysql-master -
进入mysql-master容器
docker exec -it mysql-master /bin/bash、mysql -uroot -proot -
master容器实例内创建数据同步用户
CREATE USER slave@'%' IDENTIFIED BY '12345678';、GRANT REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT ON *.* TO 'slave'@'%';flush privileges;
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新建从服务器容器实例3308
docker run -d -p 3308:3306 --privileged=true \ -v /bk/mysql-slave/log:/var/log/mysql \ -v /bk/mysql-slave/data:/var/lib/mysql \ -v /bk/mysql-slave/conf:/etc/mysql/conf.d \ -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=12345678 \ --name mysql-slave mysql:5.7.41-oracle-
配置文件
my.cnf[mysqld] ## 设置server_id，同一局域网中需要唯一 server_id=102 ## 指定不需要同步的数据库名称 binlog-ignore-db=mysql ## 开启二进制日志功能，以备Slave作为其它数据库实例的Master时使用 log-bin=mall-mysql-slave1-bin ## 设置二进制日志使用内存大小（事务） binlog_cache_size=1M ## 设置使用的二进制日志格式（mixed,statement,row） binlog_format=mixed ## 二进制日志过期清理时间。默认值为0，表示不自动清理。 expire_logs_days=7 ## 跳过主从复制中遇到的所有错误或指定类型的错误，避免slave端复制中断。 ## 如：1062错误是指一些主键重复，1032错误是因为主从数据库数据不一致 slave_skip_errors=1062 ## relay_log配置中继日志 relay_log=mall-mysql-relay-bin ## log_slave_updates表示slave将复制事件写进自己的二进制日志 log_slave_updates=1 ## slave设置为只读（具有super权限的用户除外） read_only=1 -
修改完配置后重启slave实例
docker restart mysql-slave -
在主数据库中查看主从同步状态
show master status;
进入mysql-slave容器
docker exec -it mysql-slave /bin/bash、mysql -uroot -proot在从数据库中配置主从复制
master_log_pos这个参数是由
show master status;查的change master to master_host='宿主机ip', # 主数据库的IP地址； master_user='slave', # 主数据库的运行端口； master_password='12345678', # 在主数据库创建的用于同步数据的用户账号； master_port=3307, # 在主数据库创建的用于同步数据的用户密码； master_log_file='mall-mysql-bin.000001', # 指定从数据库要复制数据的日志文件，通过查看主数据的状态，获取File参数 master_log_pos=769, # 指定从数据库从哪个位置开始复制数据，通过查看主数据的状态，获取Position参数； master_connect_retry=30; 连接失败重试的时间间隔，单位为秒。
在从数据库中查看主从同步状态
show slave status \G;
在从数据库中开启主从同步
start slave;
查看从数据库状态发现已经同步
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主从复制测试
安装redis集群
1~2亿条数据需要缓存，请问如何设计这个存储案例
- 单机单台100%不可能，肯定是分布式存储，用redis如何落地？
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解决上亿条数据的策略
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哈希取余分区
2亿条记录就是2亿个k,v，我们单机不行必须要分布式多机，假设有3台机器构成一个集群，用户每次读写操作都是根据公式：
hash(key) % N个机器台数，计算出哈希值，用来决定数据映射到哪一个节点上。
- 优点：
简单粗暴，直接有效，只需要预估好数据规划好节点，例如3台、8台、10台，就能保证一段时间的数据支撑。使用Hash算法让固定的一部分请求落到同一台服务器上，这样每台服务器固定处理一部分请求（并维护这些请求的信息），起到负载均衡+分而治之的作用。
- 缺点：
原来规划好的节点，进行扩容或者缩容就比较麻烦了额，不管扩缩，每次数据变动导致节点有变动，映射关系需要重新进行计算，在服务器个数固定不变时没有问题，如果需要弹性扩容或故障停机的情况下，原来的取模公式就会发生变化：Hash(key)/3会变成Hash(key) /?。此时地址经过取余运算的结果将发生很大变化，根据公式获取的服务器也会变得不可控。
某个redis机器宕机了，由于台数数量变化，会导致hash取余全部数据重新洗牌。
- 优点：
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一致性哈希算法分区
一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院中提出的，设计目标是为了解决；分布式缓存数据变动和映射问题，某个机器宕机了，分母数量改变了，自然取余数不OK了。
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3大步骤
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一致性哈希环
一致性哈希算法必然有个hash函数并按照算法产生hash值，这个算法的所有可能哈希值会构成一个全量集，这个集合可以成为一个hash空间[0,232-1]，这个是一个线性空间，但是在算法中，我们通过适当的逻辑控制将它首尾相连(0 = 2^32),这样让它逻辑上形成了一个环形空间。
它也是按照使用取模的方法，前面笔记介绍的节点取模法是对节点（服务器）的数量进行取模。而一致性Hash算法是对232取模，简单来说，一致性Hash算法将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-232-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希环如下图：整个空间按顺时针方向组织，圆环的正上方的点代表0，0点右侧的第一个点代表1，以此类推，2、3、4、……直到232-1，也就是说0点左侧的第一个点代表232-1， 0和232-1在零点中方向重合，我们把这个由2^32个点组成的圆环称为Hash环。
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服务器IP节点映射
将集群中各个IP节点映射到环上的某一个位置。
将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的IP或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置。假如4个节点NodeA、B、C、D，经过IP地址的哈希函数计算(hash(ip))，使用IP地址哈希后在环空间的位置如下：
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key落到服务器的落键规则
当我们需要存储一个kv键值对时，首先计算key的hash值，hash(key)，将这个key使用相同的函数Hash计算出哈希值并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器，并将该键值对存储在该节点上。
如我们有Object A、Object B、Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：根据一致性Hash算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。
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优点
一致性哈希算法的容错性
- 假设Node C宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。一般的，在一致性Hash算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。简单说，就是C挂了，受到影响的只是B、C之间的数据，并且这些数据会转移到D进行存储。
一致性哈希算法的扩展性
- 数据量增加了，需要增加一台节点NodeX，X的位置在A和B之间，那收到影响的也就是A到X之间的数据，重新把A到X的数据录入到X上即可，
- 不会导致hash取余全部数据重新洗牌。
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缺点
一致性哈希算法的数据倾斜问题
- 一致性Hash算法在服务节点太少时，容易因为节点分布不均匀而造成数据倾斜（被缓存的对象大部分集中缓存在某一台服务器上）问题。
例如系统中只有两台服务器：
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哈希槽分区
哈希槽实质就是一个数组，数组[0,214 -1]形成hash slot空间。
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为什么出现
一致性哈希算法的数据倾斜问题
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能干什么
解决均匀分配的问题，在数据和节点之间又加入了一层，把这层称为哈希槽（slot），用于管理数据和节点之间的关系，现在就相当于节点上放的是槽，槽里放的是数据。
槽解决的是粒度问题，相当于把粒度变大了，这样便于数据移动。
哈希解决的是映射问题，使用key的哈希值来计算所在的槽，便于数据分配。
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多少个hash槽
一个集群只能有16384个槽，编号0-16383（0-214）
- 这些槽会分配给集群中的所有主节点，分配策略没有要求。可以指定哪些编号的槽分配给哪个主节点。集群会记录节点和槽的对应关系。解决了节点和槽的关系后，接下来就需要对key求哈希值，然后对16384取余，余数是几key就落入对应的槽里。slot = CRC16(key) % 16384。以槽为单位移动数据，因为槽的数目是固定的，处理起来比较容易，这样数据移动问题就解决了。
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哈希槽计算
Redis 集群中内置了 16384 个哈希槽，redis 会根据节点数量大致均等的将哈希槽映射到不同的节点。当需要在 Redis 集群中放置一个 key-value时，redis 先对 key 使用 crc16 算法算出一个结果，然后把结果对 16384 求余数，这样每个 key 都会对应一个编号在 0-16383 之间的哈希槽，也就是映射到某个节点上。如下代码，key之A 、B在Node2， key之C落在Node3上
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三主三从集群
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关闭防火墙+启动docker后台服务
systemctl disable firewalld、systemctl start docker -
新建6个docker容器redis实例
docker run -d --name redis-node-1 --net host # 使用宿主机的网络与端口，默认 --privileged=true -v /bk/redis/share/redis-node-1:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes # 开启集群集群 --appendonly yes --port 6381
进入容器redis-node-1并为6台机器构建集群关系
docker exec -it redis-node-1 /bin/bash构建集群，主从关系
redis-cli --cluster create 192.168.111.147:6381 192.168.111.147:6382 \192.168.111.147:6383 192.168.111.147:6384 192.168.111.147:6385 192.168.111.147:6386 \--cluster-replicas 1 # 表示为每个master创建一个slave节点
链接进入6381作为切入点，查看集群状态
cluster info
链接进入6381作为切入点，查看节点状态
cluster nodes
M: 1 =》 S:6
M: 2 =》 S:4
M: 3 =》 S:5
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主从容错切换迁移
数据读写增强存储
对6381新增两个key，进入方式不对，此时6381这台机子只分配到了[0,5460]的槽位
加入参数-c，优化路由
redis-cli -p 6381 -c
查看集群信息
redis-cli --cluster check 192.168.111.147:6381
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容错切换迁移
6381主机停了，对应的6386从机上位，这里的M:6381对应的S:6386
任意选一台机子作为突破口，再次查看集群信息
还原之前的3主3从
docker start redis-node-1
docker restart redis-node-6不行=》docker stop redis-node-6&docker start redis-node-6
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主从扩容
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新建6387、6388两个节点+新建后启动+查看是否8节点
docker run -d --name redis-node-7 --net host --privileged=true -v /bk/redis/share/redis-node-7:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6387 docker run -d --name redis-node-8 --net host --privileged=true -v /bk/redis/share/redis-node-8:/data redis:6.0.8 --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6388
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进入6387容器实例内部
docker exec -it redis-node-7 /bin/bash -
将新增的6387节点(空槽号)作为master节点加入原集群
redis-cli --cluster add-node 自己实际IP地址:6387 自己实际IP地址:63816387 就是将要作为master新增节点
6381 就是原来集群节点里面的领路人，相当于6387拜拜6381的码头从而找到组织加入集群
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检查集群情况
redis-cli --cluster check 真实ip地址:6381
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重新分派槽号
redis-cli --cluster reshard IP地址:端口号
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再次检查集群情况:6387的槽位是由之前三台主机匀过去的
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为主节点6387分配从节点6388
redis-cli --cluster add-node ip:新slave端口 ip:新master端口 --cluster-slave --cluster-master-id 新主机节点ID
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最后检查6388从机的是否OK
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主从缩容
6387和6388下线，先删从机6388，再删除6387
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